ambari配hive on spark

Ami是一个用于管理Hadoop集群的工具，而Hive on Spark是一种将Hive与Spark结合使用的方式。要在Ambari中配置Hive on Spark，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 在Ambari管理界面上，找到你的Hadoop集群。
2. 导航到Hive on Spark的配置页面。
3. 找到配置项"spark.sql.warehouse.dir"，将其值修改为Hive数据存储的HDFS位置，例如"/user/hive/warehouse" [2。
4. 保存更改并重新启动Hive on Spark服务。

完成上述步骤后，您的Hive on Spark就配置好了并连接到了指定的Hive元数据。您可以使用Spark的SQL接口进行查询操作，例如使用`spark.sql("select count(*) from dwd_tbl_ec_document where dt='2020-10-01'").show`来查询特定日期的数据量，或者使用`spark.sql("show databases").show`来查看连接的外部Hive元数据中的数据库列表。这样，您就可以在Ambari中成功配置和使用Hive on Spark了。

相关问题

如何建议搭建一个运用了hive和spark技术的框架

搭建一个运用了Hive和Spark技术的框架可以按照以下步骤进行：

1. 安装Hadoop集群：首先需要搭建一个Hadoop集群，作为底层的分布式存储和计算平台，可使用工具如Apache Ambari或Cloudera Manager来简化安装和管理。

2. 安装Hive：在Hadoop集群上安装Hive，通过Hive可以使用类SQL语言对数据进行查询和分析。可以选择使用Hive的原生安装包或者集成在Hadoop发行版中。

3. 安装Spark：在Hadoop集群上安装Spark，Spark是一个快速的大数据处理框架，可以通过Spark进行数据处理、分析和机器学习等任务。同样可以选择使用原生安装包或者集成在Hadoop发行版中。

4. 配置Hive和Spark的集成：在Hive配置文件中启用Hive on Spark功能，这样Hive可以利用Spark作为计算引擎来执行查询任务。配置文件通常是hive-site.xml。

5. 数据存储和管理：将数据存储到Hadoop分布式文件系统(HDFS)中，然后使用Hive进行数据管理和查询。可以通过Hive的表定义来创建表、分区、索引等，还可以使用HiveQL语言进行数据查询和转换。

6. 利用Spark进行计算：通过Spark的API或者Spark SQL来编写和执行计算任务，可以直接从Hive表中读取数据进行处理，也可以将计算结果存储回Hive表中。

7. 优化性能：根据具体需求和数据规模，对Hive和Spark进行性能调优，例如通过调整并行度、资源分配、数据分区等来提高查询和计算的效率。

8. 监控和管理：使用适当的监控工具来监控集群的运行状态，例如Ambari或Cloudera Manager。此外，定期进行系统维护和升级，确保系统的稳定性和安全性。

以上是一个基本的搭建框架的步骤，具体的实施可能会因环境和需求而有所不同。建议在搭建之前充分了解Hive和Spark的特性和用法，并参考官方文档和社区资源进行配置和调优。